Hạ tầng AI tạo video: Xây dựng cho các mô hình quy mô Sora

Cập nhật ngày 11 tháng 12, 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Một lần tạo video 10 giây tiêu thụ tài nguyên GPU tương đương hàng nghìn truy vấn ChatGPT—chi phí tính toán thực tế từ $0.50-$2.00. Open-Sora 2.0 thể hiện khả năng đẳng cấp thế giới với $200K so với 6,144 GPU của Meta Movie Gen. Huấn luyện dựa trên RAE đạt tốc độ nhanh hơn 47 lần so với VAE. Video attention tiêu thụ hơn 85% thời gian suy luận với độ phức tạp tăng theo bậc hai.

Tạo một video 10 giây bằng mô hình AI tiêu thụ tài nguyên GPU tương đương hàng nghìn truy vấn ChatGPT.¹ Cường độ tính toán này giải thích tại sao chi phí tạo video dao động từ $0.50 đến $2.00 mỗi lần—đắt hơn nhiều bậc so với tạo văn bản hoặc hình ảnh. Các tổ chức triển khai AI video đối mặt với những thách thức hạ tầng khác biệt căn bản so với triển khai LLM: yêu cầu bộ nhớ tính bằng hàng chục gigabyte mỗi yêu cầu, tính toán attention trải dài hàng nghìn khung hình video, và kỳ vọng chất lượng đòi hỏi đầu ra cấp sản xuất.

Open-Sora 2.0 đã chứng minh rằng khả năng tạo video đẳng cấp thế giới có thể được phát triển với $200,000 sử dụng 224 GPU tương đương, so với Movie Gen của Meta cần 6,144 GPU và 1.25 triệu giờ GPU.² Khoảng cách hiệu suất cho thấy kiến trúc hạ tầng và tối ưu hóa quan trọng không kém quy mô tính toán thô. Hiểu rõ yêu cầu hạ tầng tạo video cho phép các tổ chức triển khai hệ thống có năng lực mà không cần ngân sách cấp hyperscaler.

Nền tảng kiến trúc video diffusion

Các mô hình tạo video hiện đại được xây dựng trên kiến trúc Diffusion Transformer (DiT), thay thế thiết kế U-Net truyền thống bằng framework Vision Transformer. Sự chuyển đổi kiến trúc này cho phép áp dụng các kỹ thuật mở rộng quy mô vay mượn từ LLM, bao gồm tensor parallelism và pipeline parallelism trên các cụm GPU.³

Spacetime patches: Video DiT biểu diễn đầu vào hình ảnh dưới dạng chuỗi các spacetime patch—các vùng nhỏ của video trải dài cả chiều không gian và thời gian. Sora và các mô hình tương tự xử lý các patch này như token transformer, cho phép xử lý thống nhất các độ phân giải và thời lượng khác nhau.⁴

Nén không gian tiềm ẩn: Thay vì diffusion trên giá trị pixel thô, các mô hình video hoạt động trong không gian tiềm ẩn được nén bởi variational autoencoder (VAE) hoặc reconstruction autoencoder (RAE) mới hơn. Huấn luyện dựa trên RAE đạt tốc độ nhanh hơn 47 lần so với phương pháp dựa trên VAE trong khi tạo ra đầu ra chất lượng cao hơn.⁵

Mở rộng attention: Tính toán video attention tăng theo bậc hai với độ phân giải không-thời gian. Một video 5 giây 720p yêu cầu xử lý hơn 80,000 token, với các phép toán attention tiêu thụ hơn 85% thời gian suy luận.⁶ Độ phức tạp bậc hai này tạo ra thách thức hạ tầng cơ bản cho việc tạo video độ phân giải cao, thời lượng dài.

Yêu cầu bộ nhớ theo khối lượng công việc

Tiêu thụ bộ nhớ khi tạo video thay đổi đáng kể dựa trên độ phân giải, thời lượng và kiến trúc mô hình:

Phần cứng tiêu dùng (RTX 3090/4090, 24GB)

• 240p, clip 4 giây: Khả thi với Open-Sora
• 480p, video 5 giây: Thời gian tạo 21 giây
• Thời gian tạo: 30-60 giây cho clip 2-4 giây
• Phù hợp cho thử nghiệm và tạo prototype độ phân giải thấp⁷

Máy trạm chuyên nghiệp (RTX 6000 Ada, 48GB)

• Tạo video 720p với thời lượng vừa phải
• Nhiều công việc độ phân giải thấp đồng thời
• Chi phí: ~$6,800 mua trực tiếp từ NVIDIA
• Phù hợp cho chuyên gia sáng tạo và studio nhỏ

Suy luận trung tâm dữ liệu (H100/H200, 80-141GB)

• Quy trình sản xuất độ phân giải đầy đủ
• Tạo video thời lượng dài (20+ giây)
• H200 tạo video 720p 5 giây trong 16 giây
• Mô hình FastWan khử nhiễu trong 1 giây trên H200⁸
• Xử lý hàng loạt nhiều yêu cầu đồng thời

Cụm huấn luyện doanh nghiệp

• Huấn luyện quy mô nhỏ: 224 GPU tương đương cho lớp Open-Sora 2.0
• Huấn luyện quy mô trung bình: 1,000-2,000 GPU cho mô hình chất lượng sản xuất
• Huấn luyện quy mô lớn: 6,144+ GPU cho mô hình tiên phong (quy mô Meta Movie Gen)

Kỹ thuật tối ưu hóa suy luận

Các mô hình diffusion thô yêu cầu hơn 50 bước khử nhiễu mỗi lần tạo. Các kỹ thuật tối ưu hóa giảm yêu cầu tính toán xuống nhiều bậc:

Giảm số bước

Sampler cải tiến: DDIM, DPM-Solver và các sampler tiên tiến khác giảm số bước cần thiết từ 50+ xuống 10-20 trong khi duy trì chất lượng. Giảm số bước mang lại tăng tốc suy luận gần như tuyến tính.

Chưng cất consistency: Huấn luyện mô hình consistency từ teacher diffusion cho phép tạo trong 1-4 bước. Mô hình FastWan đạt tốc độ khử nhiễu nhanh hơn 70 lần thông qua kỹ thuật chưng cất thưa.⁹

Tái sử dụng theo thời gian: Tái sử dụng biểu diễn tiềm ẩn qua các khung hình giảm tính toán dư thừa cho việc tạo video có tính nhất quán thời gian.

Tối ưu hóa attention

Video Sparse Attention (VSA): Thay thế attention dày đặc bằng các mẫu thưa tăng tốc độ suy luận 2-3 lần với suy giảm chất lượng tối thiểu.¹⁰ VSA khai thác thực tế rằng không phải tất cả spacetime patch đều cần attention đến tất cả các patch khác.

Flash Attention: Các triển khai attention hiệu quả bộ nhớ giảm yêu cầu HBM và cải thiện throughput. Cần thiết để xử lý video dài hơn trong bộ nhớ GPU hạn chế.

Attention cửa sổ trượt: Xử lý video trong các cửa sổ chồng chéo cho phép tạo chuỗi dài hơn so với khi sử dụng full attention trong bộ nhớ.

Lượng tử hóa và độ chính xác

Suy luận FP8: GPU Hopper và Blackwell cung cấp hỗ trợ FP8 native, giảm yêu cầu bộ nhớ trong khi duy trì chất lượng tạo. Hầu hết các mô hình video diffusion chịu được lượng tử hóa FP8 tốt.

Lượng tử hóa INT8: Lượng tử hóa sau huấn luyện sang INT8 tiếp tục giảm bộ nhớ với ảnh hưởng chất lượng vừa phải. Phù hợp cho tạo bản nháp và quy trình lặp.

Kiến trúc hạ tầng huấn luyện

Huấn luyện mô hình tạo video đòi hỏi thiết kế hạ tầng cẩn thận:

Pipeline huấn luyện đa giai đoạn

Huấn luyện Video DiT thường tiến hành theo các giai đoạn:¹¹

1. Tiền huấn luyện hình ảnh: Khởi tạo hiểu biết không gian trên tập dữ liệu hình ảnh lớn. Tận dụng dữ liệu hình ảnh phong phú trước khi huấn luyện video tốn kém.

2. Huấn luyện video độ phân giải thấp: Học động lực thời gian ở độ phân giải giảm. Yêu cầu bộ nhớ thấp hơn cho phép batch size lớn hơn.

3. Tăng độ phân giải dần dần: Dần dần tăng độ phân giải trong khi duy trì động lực đã học. Mỗi giai đoạn xây dựng trên checkpoint trước đó.

4. Tinh chỉnh: Chuyên biệt hóa cho các lĩnh vực, phong cách hoặc khả năng cụ thể. Thường đóng băng mô hình cơ sở và huấn luyện các tham số bổ sung.

Chiến lược song song hóa

Data parallelism: Nhân bản mô hình trên các GPU, mỗi GPU xử lý các mẫu video khác nhau. Cách tiếp cận đơn giản nhất nhưng bị giới hạn bởi kích thước mô hình phải vừa với bộ nhớ một GPU.

Tensor parallelism: Chia các layer riêng lẻ trên các GPU. Cần thiết khi tham số mô hình vượt quá bộ nhớ một GPU. Yêu cầu kết nối băng thông cao (NVLink, InfiniBand).

Pipeline parallelism: Gán các layer mô hình khác nhau cho các GPU khác nhau. Giảm bộ nhớ mỗi GPU nhưng tạo ra bọt khí pipeline ảnh hưởng hiệu suất.

Sequence parallelism: Phân phối chuỗi video dài trên các GPU để tính toán attention. Quan trọng cho huấn luyện trên video độ phân giải cao, thời lượng dài.

Lưu trữ và pipeline dữ liệu

Pipeline dữ liệu huấn luyện video đối mặt với những thách thức độc đáo:

• Băng thông lưu trữ: Tập dữ liệu huấn luyện tính bằng petabyte yêu cầu lưu trữ throughput cao (hệ thống file song song, object storage với caching)
• Tiền xử lý: Giải mã video, thay đổi kích thước và augmentation tạo ra nghẽn cổ chai CPU. Dành đáng kể lõi CPU cho việc tải dữ liệu.
• Caching: Cache các tensor đã tiền xử lý để tránh giải mã video lặp lại trong huấn luyện nhiều epoch.

Mẫu triển khai sản xuất

Tạo video dựa trên API

Hầu hết các tổ chức sử dụng tạo video thông qua API thay vì triển khai mô hình:

Runway Gen-4.5: Xếp hạng #1 trên Artificial Analysis Video Arena. Được xây dựng trên hạ tầng NVIDIA Hopper và Blackwell với suy luận tối ưu.¹²

OpenAI Sora 2: Đặt tiêu chuẩn cho tính chân thực và chất lượng điện ảnh. Giá cao cấp phản ánh cường độ tính toán.

Google Veo 3: Đối thủ cạnh tranh mạnh với lợi thế tích hợp cho khách hàng Google Cloud.

Truy cập dựa trên API phù hợp với các tổ chức không có chuyên môn hạ tầng GPU hoặc vốn cho triển khai chuyên dụng.

Suy luận tự lưu trữ

Các tổ chức với yêu cầu cụ thể (bảo mật dữ liệu, tối ưu chi phí ở quy mô, tùy chỉnh) triển khai hạ tầng suy luận:

Triển khai đơn node:

# Ví dụ: Server H200 cho suy luận video sản xuất
GPU: 1-8x H200 (141GB mỗi cái)
Memory: 1-2TB RAM hệ thống
Storage: NVMe cho trọng số mô hình, object storage cho đầu ra
Network: 100Gbps để phục vụ quy mô

Mở rộng đa node: - Load balancer phân phối yêu cầu qua các node suy luận - Hệ thống queue (Redis, RabbitMQ) cho xử lý bất đồng bộ - Object storage cho phân phối video đã tạo - Giám sát sử dụng GPU và theo dõi độ trễ

Triển khai container hóa:

# Tối ưu TensorRT cho video diffusion
trtexec --onnx=video_dit.onnx \
    --fp16 \
    --workspace=32768 \
    --saveEngine=video_dit.plan

Kiến trúc lai

Nhiều tổ chức kết hợp các cách tiếp cận: - Nhà cung cấp API cho công suất đột biến và đánh giá mô hình mới - Tự lưu trữ cho khối lượng công việc cao, có thể dự đoán - Triển khai edge cho ứng dụng nhạy cảm độ trễ

Mô hình chi phí

Chi phí tạo video tăng theo độ phân giải, thời lượng và chất lượng:

Chi phí mỗi lần tạo

Chi phí giả định giá cloud H100 $3/giờ. Hạ tầng tự lưu trữ giảm chi phí mỗi lần tạo nhưng đòi hỏi đầu tư vốn và chi phí vận hành.

Phân tích điểm hòa vốn

Triển khai tự lưu trữ thường hòa vốn ở: - 10,000+ lần tạo/tháng cho một H100 - 50,000+ lần tạo/tháng cho cụm đa GPU - Khách hàng số lượng lớn có thể thấy giảm chi phí 3-5 lần so với giá API

Các tổ chức nên cân nhắc: - Chi phí vốn GPU (hoặc thanh toán thuê) - Điện và làm mát (tạo video duy trì sử dụng GPU cao) - Thời gian kỹ sư cho triển khai và bảo trì - Cập nhật và tối ưu hóa mô hình

Cân nhắc cho doanh nghiệp

Đánh đổi chất lượng-tốc độ

Quy trình sản xuất thường yêu cầu cân bằng:

Tạo bản nháp: Độ phân giải thấp, ít bước hơn để lặp nhanh. Thời gian quay vòng 2-4 giây cho phép khám phá sáng tạo.

Render xem trước: Chất lượng trung bình để khách hàng phê duyệt và phản hồi. Tạo trong 10-30 giây có thể chấp nhận.

Đầu ra cuối cùng: Chất lượng tối đa cho phân phối. Vài phút mỗi lần tạo có thể chấp nhận cho render cuối cùng.

Hạ tầng nên hỗ trợ cả ba chế độ, có thể định tuyến đến các tầng GPU khác nhau dựa trên yêu cầu chất lượng.

Kiểm duyệt nội dung

Tạo video đưa ra các thách thức an toàn nội dung: - Lọc prompt trước khi tạo - Phân tích nội dung sau khi tạo - Quy trình xem xét thủ công cho nội dung bị đánh dấu - Ghi log để kiểm toán và tuân thủ

Đánh dấu nước và nguồn gốc

Triển khai doanh nghiệp nên triển khai: - Đánh dấu nước vô hình cho nội dung được tạo - Nhúng metadata để theo dõi nguồn gốc - Tiêu chuẩn C2PA hoặc tương tự cho tính xác thực nội dung

Khuyến nghị hạ tầng

Bắt đầu

• Sử dụng nhà cung cấp API (Runway, Sora, Veo) để khám phá ban đầu
• Một RTX 4090 hoặc L40 để thử nghiệm cục bộ với mô hình mở
• Instance cloud H100 cho pilot sản xuất

Mở rộng sản xuất

• Node H100/H200 chuyên dụng cho khối lượng công việc cao có thể dự đoán
• Điều phối container (Kubernetes) để quản lý tài nguyên
• Tự động mở rộng dựa trên độ sâu queue và mục tiêu độ trễ

Triển khai doanh nghiệp

Các tổ chức triển khai hạ tầng tạo video quy mô lớn có thể tận dụng chuyên môn triển khai GPU của Introl cho phần cứng

[Nội dung bị cắt ngắn cho bản dịch]